W wersji 8.4 Pega wprowadziła kanał Email BOT – zaawansowane narzędzie automatyzacji służące do rozumienia korespondencji i dokładnego odpowiadania na nią, wykorzystując umiejętność samouczenia. Kiedy tylko dowiedzieliśmy się o wprowadzanej funkcjonalności od razu doszliśmy do wniosku, że wygląda obiecująco, zatem warto przyjrzeć się jej bliżej.
Celem naszego ćwiczenia było sprawdzenie przydatności biznesowej i łatwości wdrożenia dla nowych i istniejących projektów.
Sprawdź szczegółowe efekty testów.
Czym jest Email BOT?
Zaawansowane narzędzie do automatyzacji obsługi wiadomości email: zrozumienia treści zapytania i udzielenia precyzyjnej odpowiedzi, które posiada zdolność samodzielnego uczenia się.
Dzięki niemu możesz monitorować jedną (lub kilka) skrzynek pocztowych i podejmować akcje dostosowane do potrzeb i oczekiwań odbiorców.
Krótko mówiąc jest to komponent umożliwiający analizę i monitoring przychodzących wiadomości e-mail i podejmowanie akcji, charakterystycznych dla Pegi takich jak:
- inicjalizacja procesu
- odpowiadanie na wiadomości email
- akcje w obrębie case’a
- modyfikacja i zarządzanie dostępami
- inne predefiniowane czynności
Jak funkcjonalność email BOT w Pega wykorzystać w praktyce?
Pomyśl o niej, jako o niezależnym i reużywalnym komponencie lub aplikacji. Jednak to nie jedyny wymiar – funkcjonalność ta może być również zaimplementowana w warstwie już istniejącej aplikacji.
Nie da się ukryć, że rozwiązanie niesie ze sobą dużo korzyści (w porównaniu z manualną obsługą tych samych akcji). Można liczyć na poprawy parametrów w zakresie kosztów, czasu, dokładności i precyzji. Licencję możesz wykorzystać dla wielu użytkowników.
Co ciekawe, emali BOT może być wykorzystany przez aplikacje zaimplementowane w innej technologii niż Pega, np. do otrzymania szeregu danych i informacji lub integracji poprzez wystawione API. Aby reagować szybko i dokładnie na problemy użytkowników należy utworzyć konta e-mail w ramach zespołu wsparcia danej aplikacji, ale obsługiwanego przez AI.
Jeśli potrzebujesz samoobsługowego narzędzia do sprawdzania statusu wniosków, FAQ itp., bez konieczności logowania się do systemu, to również jest to rozwiązanie dla Ciebie.
Wymagania wstępne i przygotowanie do rozpoczęcia konfiguracji
- Nowy kanał e-mail
- Email listeners są tworzone automatycznie, po zapisaniu kanału (nie ma potrzeby ręcznej konfiguracji)
- Repozytorium do przechowywania danych musi być skonfigurowane przez developerów
- W przypadku chęci konfiguracji niestandardowych modeli analizy danych, wymagany jest dostęp do Pega Prediction Studio
- Zewnętrzne konto email (na przykład Gmail) i Email Account w Pega
- Specjalna Access Group’a, aby uzyskać dostęp do tego kanału
Konfiguracja
Konfiguracja wstępna – techniczne szczegóły konfiguracji
- Otwórz Channels and Interfaces, a następnie utwórz nowy interfejs typu Email
- Dodaj istniejące konta mailowe – konta muszą być skonfigurowane dla nadawcy i odbiorcy
- Skonfiguruj dodatkowe ustawienia (opcjonalne)
- Dodaj operatora (techniczny operator non-sso) i języki, które będą obsługiwane
- Zapisz regułę – po zapisie email listeners zostaną automatycznie utworzone
Konfiguracja zachowania – jak zaprojektować obsługiwane scenariusze
- Dodaj case type’y wybierając Add suggested cases (case type’y powinny być już wcześniej utworzone), kliknij ikonę i uzupełnij mapowanie parametrów wejściowych pochodzących z wiadomości e-mail
- Skonfiguruj sugerowane odpowiedzi (opcjonalnie)
- Włącz analizator tekstu (opcjonalnie)
- Skonfiguruj intelligenty routing (automatycznie przypisanie case’ów) na podstawie warunków wejściowych
Dane treningowe – jak uczyć Boty
- Dodaj nowy rekord treningu danych — kliknij Add records, wybierz Topic (case type) i stwórz lub wklej szablon wiadomości e-mail
- Zweryfikuj dane treningowe
- Jeśli są poprawne, to oznacz je jako sprawdzone, jeśli nie to zmień Entities (kliknij prawym przyciskiem na zaznaczony tekst).
W razie potrzeby można dodać nowe entity, ale wówczas należy również zmodyfikować mapowanie w zakładce Behavior.
- Zaznacz wszystkie rekordy treningowe jako zweryfikowane
- Wybierz z rozwijanego menu akcję Build Model
Dane treningowe zostały dodane, a model jest gotowy do użycia.
Model uczenia się
- Domyślny model może być użyty bez dodatkowej konfiguracji
- Nowy, niestandardowy model może zostać utworzony za pomocą Pega Prediction Studio
- Nie ma potrzeby tworzenia nowych properties dla danych wejściowych – pola zdefiniowane w aplikacji mogą być ponownie wykorzystane w kanale E-mail BOT jako parametry wejściowe.
Przykłady wykorzystania Email BOTów
Przypisanie sprawy do odpowiedniego zespołu (deweloperski, wsparcia, zarządzania deploymentami itp.)
- Jak to działa?
- W oparciu o założenia początkowe (np. szablon e-maila) problem jest kierowany do właściwego zespołu
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Użytkownicy końcowi mogą używać jednego adresu e-mail do wszystkich zapytań i nie muszą szukać kontaktu do każdego działów osobno
E-mail może zainicjować wykonanie podstawowych operacji za użytkownika.
Tworzenie, blokowanie, odblokowywanie Operatorów oraz przywrócenie dezaktywowanego konta użytkownika na podstawie przychodzącej wiadomości e-mail.
- Jak to działa?
- Analiza treści wiadomości i weryfikacja zadania
- Na podstawie weryfikacji system podejmuje decyzję o dalszym działaniu, lub jego braku
- Jeśli weryfikacja była pozytywna to konto operatora zostaje stworzone/zablokowane/odblokowane
- Do użytkownika zostaje wysłane powiadomienie o przyznaniu/zabraniu dostępu
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Weryfikacja treści e-maila i podjęcie działania są natychmiastowe
- Oszczędza czas, weryfikuje uprawnienia w kilka minut
- Przykład
Prośby o nadanie dostępu do środowiska
- Jak to działa?
- Weryfikacja zawartości wiadomości e-mail i załączników.
- Na podstawie danych zewnętrznych można dodać Access Groupę
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Użytkownik nie musi czekać na manualną weryfikację, jeśli spełnione są zdefiniowane wymagania dotyczące dostępu
- Załączniki mogą być automatycznie przeglądane i analizowane
- Przykład
Analiza danych case’a i automatyczna odpowiedź na ich podstawie
- Jak to działa?
- BOT może otworzyć case’a i go przeanalizować
- System można skonfigurować tak, aby w odpowiedzi na mailowe zapytanie udostępniał niektóre dane case’a zweryfikowanym użytkownikom, którzy nie mają dostępu do Pegi
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Użytkownicy nie potrzebują pełnego dostępu, aby odczytać wybrane dane
- Użytkownicy nie muszą logować się do Pegi
- Użytkownicy zewnętrzni mogą sprawdzić niektóre dane, oznaczone jako publiczne
- Przykład
Budowa samoobsługowego FAQ
- Jak to działa?
- Email BOT musi być w stanie odpowiedzieć na predefiniowane „często zadawane” pytania
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Email BOT rozpoznaje często zadawane pytania i odpowiada za pomocą zdefiniowanych odpowiedzi
- Przykład
Przypisanie przychodzącemu zapytaniu odpowiedniego zgłoszenia w zewnętrznym systemie obsługi problemów
- Jak to działa?
- Email BOT może zainicjować proces obsługi problemu i zgłosić go do odpowiedniego zespołu za pomocą integracji z zewnętrznym systemem (np. Service-Now)
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Nie ma potrzeby ręcznego tworzenia zgłoszenia i korzystania z różnych systemów. Jeden e-mail może rozpocząć cały proces
- Przykład
Aplikacje z innych systemów niż Pega mogą korzystać z narzędzia Pega Email Bot.
- Jak to działa?
- Dzięki odpowiedniej integracji, zewnętrzna aplikacja może wykorzystać Email BOTa, do uzyskania dostępu i przekazywania danych do/z innych systemów.
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Możliwość wykorzystania kanału Email Bot jako „narzędzia integracyjnego” z innymi systemami.
- Przykład
Podaj DaneOperatora dla Operatora UKLANSKA
Wyszukiwanie i oznaczanie duplikatów
- Jak to działa?
- Email Bot może rozpoznać zduplikowane case’y, zapytania mailowe i odpowiednio zareagować
- Jakie są zalety korzystania z Email Bota?
- Jeśli kilka osób zgłosi ten sam incydent lub zgłoszenie jest już w toku, BOT może to rozpoznać i uniknąć niepotrzebnych duplikatów tego samego wydarzenia
- Członkowie zespołu wsparcia mogą łatwo rozpoznać, czy otrzymana wiadomość e-mail jest nowym tematem, czy duplikatem już analizowanego zgłoszenia
- Przykład
Email Manager
Interfejs do ręcznego segregowania wiadomości e-mail, których BOT nie jest w stanie zaadresować.
Raporty
W celach statystycznych oraz dla lepszego monitoringu i polepszenia efektywności odpowiedzi Pega Email Bot oferuje gotowe raporty.
Przedstawione są w formie przejrzystych wykresów i pozwalają na wyświetlenie statystyk dotyczących:
- wiadomości e-mail: wszystkich otrzymanych, obsłużonych ręcznie, obsłużonych automatycznie
- akcji podjętych dla automatycznych odpowiedzi: stworzenie case’a, wysłanie odpowiedzi lub obie akcje
- sposobu tworzenia case’ów: stworzone automatycznie lub manualnie na przestrzeni czasu
Narzędzie to pozwala wykryć braki w konfiguracji kanału, a także wskazuje na elementy modelu uczenia się, które wymagają poprawy.
Poniżej prezentujemy przykładowe raporty. Należy mieć jednak na uwadze, że była to tylko symulacja na potrzeby ćwiczenia, zatem dane nie odzwierciedlają realnej sytuacji biznesowej.
Podsumowanie
Ta wnikliwa analiza jednoznacznie prowadzi do wniosków, że funkconalność email BOT Pega jest bardzo przydata.
Do jej największych zalet należą:
- oszczędność czasu
- brak potrzeby ręcznego wprowadzania i weryfikacji informacji
- szybkie i precyzyjne odpowiedzi
- brak konieczności wnioskowania o dodatkowy dostęp dla wybranych danych
- łatwe wdrożenie i dostosowanie do podstawowych potrzeb aplikacji (trzeba jednak pamiętać, że bardziej szczegółowe wymagania i tworzenie dokładnych modeli uczenia się mogą wymagać umiejętności związanych z Data Science).
